[发明专利]文档的自动超链接

说明书

一种系统，可以使用机器学习的模型，至少部分地基于与正在被编辑的第一文档相关联的情境，来确定是否将第一文档内的一个或多个词的序列分类为候选超链接。响应于将一个或多个词的序列分类为候选超链接，系统可以使用机器学习模型，并且至少部分地基于一个或多个词的序列以及情境来确定要从一个或多个词的序列中超链接的一个或多个候选文档。响应于接收到从一个或多个候选文档中选择第二文档的指示，系统可以修改第一文档以将一个或多个词的序列与到第二文档的超链接相关联。

背景技术

计算设备可以使得该设备的用户能够编辑文档，例如，文字处理文档、电子表格和演示幻灯片、以及可以发送给其他用户的电子消息。用户可以在文档中嵌入链接到其他文档的超链接。查看包含到另一个文档的超链接的文档的用户可以选择该超链接来访问所链接的文档。

发明内容

通常，本公开的技术针对于，在撰写文档时，预测要从该文档链接的文档。描述了示例计算系统(例如电子消息系统)，该示例计算系统被配置为向正在撰写第一文档的用户提供要从第一文档链接的建议的文档。例如，用户可以在第一文档中输入文本来编辑第一文档。对于用户在第一文档中输入的文本内的一个或多个词的一个或多个序列中的每个序列，计算系统可以确定该一个或多个词的序列是否是链接到第二文档的候选。如果计算系统确定用户输入的一个或多个词的序列是链接到第二文档的候选，则计算系统可以确定要从该一个或多个词的序列链接的一个或多个候选文档。用户可以从一个或多个候选文档中选择第二文档，以确认该第二文档将从该一个或多个词的序列被链接。响应于接收到对第二文档的选择，可以修改第一文档，以从该一个或多个词的序列链接第二文档。

该计算系统可以使用在各种训练数据上训练的一个或多个机器学习模型，来确定用户输入以编辑第一文档的一个或多个词的序列是否是链接到第二文档的候选。例如，计算系统可以使用机器学习的分类器，该分类器可以将用户在第一文档中输入的一个或多个词的每个序列分类为是链接到第二文档的候选，或者不是链接到第二文档的候选。类似地，计算系统还可以使用在各种训练数据上训练的一个或多个机器学习模型，来确定要从第一文档内的一个或多个词的序列链接的一个或多个候选文档，以确定与该一个或多个词的序列相关联的文档。一个或多个机器学习模型可以使用围绕一个或多个词的序列的文本情境以及与第一文档相关联的情境来确定与一个或多个词的序列相关的文档。以此方式，计算系统可以提高从正在编辑的文档中链接文档的速度。

该计算系统可以执行本文公开的技术，以确定第一文档中的一个或多个词的序列是否是链接到第二文档的候选，并在用户编辑第一文档时，即时确定要从一个或多个词的序列链接的一个或多个候选文档。换句话说，当用户编辑第一文档时，计算系统可以分析已经在第一文档中输入的文本，以确定在第一文档中输入的一个或多个词的任何序列是否被分类为链接到第二文档的候选，如果是，则可以确定要从被分类为链接到第二文档的候选的一个或多个词的序列链接的一个或多个候选文档。

本文公开的技术可以减少为了在正在被编辑的文档内添加链接以链接到外部文档而需要进行的交互量。作为可能需要用户突出显示第一文档内的一个或多个词的序列以选择一个或多个词的序列作为链接到第二文档的锚文本，选择函数来添加链接，在文件系统中导航或浏览Web以找到要从突出显示的词链接的第二文档，并选择要从一个或多个词的序列中链接的第二文档的处理的代替，本文公开的技术使用户能够直接从一个或多个候选文档中选择第二文档，以从第一文档的一个或多个词的序列中链接所选的第二文档。

在一个方面，本公开针对一种方法。该方法包括由至少一个处理器使用机器学习模型，至少部分地基于一个或多个词的序列和与第一文档相关的情境，确定是否将正在编辑的第一文档内的一个或多个词的序列分类为候选超链接该方法还包括响应于将一个或多个词的序列分类为候选超链接，由至少一个处理器使用机器学习模型并至少部分地基于一个或多个词的序列和情境，从多个文档中确定要从一个或多个词的序列中超链接的一个或多个候选文档。该方法还包括响应于接收从一个或多个候选文档中选择第二文档的指示，由至少一个处理器修改正在编辑的第一文档，以将一个或多个词的序列与链接到第二文档的超链接相关联。